应用统计学spss论文
《统计学与SPSS》
《统计学与SPSS》在当今这个数据驱动的时代，统计学作为一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科，发挥着至关重要的作用。
而 SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）作为一款功能强大的统计分析软件，为统计学的应用提供了便捷高效的工具。
统计学，简单来说，就是通过对数据的处理和分析，来揭示事物的内在规律和趋势。
它不仅仅是一堆复杂的公式和计算，更是一种理解世界的方法。
想象一下，当我们想要了解一个城市的居民消费水平，或者评估一种新药物的疗效，又或者预测未来的市场需求，统计学都能为我们提供有力的支持。
统计学中的数据可以分为定性数据和定量数据。
定性数据，比如性别、职业等，通常用类别来表示；定量数据，像身高、体重、收入等，则是用具体的数值来衡量。
而对这些数据进行收集和整理是第一步。
这就好比我们要建造一座房子，首先得准备好各种建筑材料一样。
接下来就是数据分析。
这其中包括描述性统计分析和推断性统计分析。
描述性统计分析主要是对数据的基本特征进行概括和描述，比如计算均值、中位数、标准差等。
通过这些指标，我们可以对数据有一个初步的了解。
比如说，知道一个班级学生的平均成绩，就能大概判断这个班级的整体学习水平。
推断性统计分析则更进了一步，它要根据样本数据来推断总体的特征。
这就像是通过一小部分苹果的情况，来推测一整箱苹果的质量。
常见的推断性统计方法有假设检验、方差分析、回归分析等。
假设检验可以帮助我们判断两个或多个群体之间是否存在显著差异；方差分析用于比较多个组之间的均值是否相等；回归分析则能揭示变量之间的关系。
而 SPSS 软件的出现，让统计学的应用变得更加简单和直观。
它就像是一个数据魔法师，能把复杂的数据处理过程变得轻松有趣。
SPSS 拥有友好的用户界面，即使是没有深厚统计学背景的人，也能很快上手。
通过简单的菜单操作和对话框设置，我们可以轻松地导入数据、选择分析方法，并得到清晰易懂的结果输出。
Spss统计分析论文 (2)
SPSS在铁路春运客流调查中的应用摘要：本文在对南昌站2005年春运客流状况的问卷抽样调查的基础上，利用SPSS软件提供的交叉列联、多选项、对应分析等功能，对调查数据进行了实证研究。
选择乘车目的、购票途径、出行考虑等因素、客流流向等问卷的代表性项目进行统计分析，得到南昌站春运客流相关因素的关系，为改善运输组织和提高服务质量提供依据。
关键词：铁路，春运，客流，SPSS，分析每年春运客流的构成和流向等信息对铁路部门的运输组织具有重要意义。
南昌站作为京九线上重要的客运站，每年春运都承担着较大的旅客发送任务，对车站的春运客流状况进行调查，有助于更好地进行春运组织。
为了尽量客观真实地了解南昌站的春运客流状况，分析各相关因素的关系，在对南昌站2005年春运客流状况的问卷抽样调查的基础上，利用SPSS (Statistical Product and Service Solutions)软件提供的统计功能(主要是交叉列联、多选项、对应分析)对问卷数据进行了较深入的分析，希望能为改善铁路运输组织和提高服务质量提供依据。
1 抽样调查基本情况1.1 调查时间和对象抽样调查每天进行一次。
每天上午、下午和晚上在每个候车室各发放10份问卷，即每天每个候车室30份问卷。
调查对象为由南昌站乘火车前往其他地区的旅客。
1.2 抽样方法本次抽样调查采用分层、等距抽样设计，即首先依照候车室分层，在候车室内按照候车区域再分层。
分层完毕后，在调查期间每天某时由调查员进入候车室进行随机抽样。
在每个候车区域随机选定一组候车旅客，每隔一固定数目等距抽取一名旅客，直到满足样本量为止。
1.3 调查项目考虑到南昌站春运客流较为集中，旅客密集且流动性大，在问卷中采用封闭性答题形式，以方便被调查人快速、准确地完成调查。
(1)您乘车的目的：包括外出工作，探亲，旅游，学生返校。
(2)您的出行方向：包括北京方向(内蒙/北京／东北／合肥等)；上海方向(杭州／宁波／南京／温州／苏州等)；福建方向(福州／厦门等)；成都方向(重庆／成都／柳州／贵州／昆明等)；广东方向(东莞／广州／深圳等)：武汉方向(武汉／长沙／郑州等)；其他方向。
SPSS《统计分析软件》论文
SPSS《统计分析软件》论文《统计分析软件》论文报告金融发展模型——中国GDP与若干可测变量理论及回归关系研论文题目 :究: 课程及课堂号序号 : 姓名 : 学号 : 专业班级 : 学院 : 邮箱 : 完成时间 :中南财经政法大学《统计分析软件》论文报告作者声明本论文报告是在老师的指导下由本人独立撰写完成的，没有剽窃、抄袭、造假等违反道德、学术规范和其他侵权行为。
对本论文报告的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。
因本论文报告引起的法律结果完全由本人承担。
特此声明。
作者专业 :作者学号 :作者签名 : ,手写有效,201 年月日,手填时间,《统计分析软件》论文报告金融发展模型——中国GDP与若干可测变量理论及回归关系研究摘要,中国金融市场的发展尚处于初步阶段,但基于普适西方经济学原理的一些基本规律还是具备的。
本文通过对GDP与金融市场的若干可测变量,贷款余额、证券融资额、投资总额以及CPI理论关系的论述,并结合中国历年GDP与该几项变量间的实证回归分析,来建立GDP与该几项可测变量的量化关系,并论证实际情况下,前述理论之适用性。
并建立GDP与该四项可测变量的回归模型,称之为“金融发展模型”,借以进一步说明我国金融市场正在健康地发展。
关键词,金融发展,GDP,贷款余额,证券融资额,投资总额一、贷款余额与GDP的关系(一)、一般理论一般认为，贷款与经济是相互作用的，研究表明，贷款余额变化既是经济观察规模变化的原因又是它的结果(谢平等，2002)。
经济增长需要资金支持，引发了贷款需求。
GDP规模越大，贷款需求也就越大。
贷款增长又反过来促进了经济增长。
贷款作为经济主体的一种融资形式，其实质在于创造货币和配置金融资源，它增大了货币总量并加快了金融资源的流转速度。
贷款调剂了资金余缺，缓解企业和消费者的流动性约束，增大投资和消费需求，并扩大了生产能力，进而推动了GDP增长。
上述贷款与GDP相互作用的过程可简单表示如下式:贷款??投资、消费??GDP??贷款???????(?表示增加)。
应用统计学实验报告（spss软件）
应⽤统计学实验报告（spss软件）我国31个省市⾃治区第三产业发展状况分析（数据来源：中宏统计数据库）2010年31个省市第三产业增加值⼀、因⼦分析1.考察原有变量是否适合进⾏因⼦分析为研究全国各地区第三产业的发展状况，现⽐较其第三产业增加值的差异性和相似性，收集到2010年全国31个省市⾃治区各类第三产业包括交通运输、仓储和邮政业，批发和零售业，住宿和餐饮业，⾦融业，房地产业及其他产业的年增产值数据。
由于涉及的变量较多，直接进⾏地区间的⽐较分析⾮常繁琐，因此⾸先考虑采⽤因⼦分析⽅法减少变量个数，之后再进⾏⽐较和综合评价。
表1-1（a）原有变量的相关系数矩阵由表1-1（a）可以看到，所有的相关系数都很⾼，各变量呈较强的线性关系，能够从中提取公因⼦，适合做因⼦分析。
表1-1（b）巴特利特球度检验和KMO检验由表1（b）可知，巴特利特球度检验统计量的观测值为295.349，相应的概率p接近0,。
如果显著性⽔平a为0.5，由于概率p⼩于显著性⽔平a，应拒绝零假设，认为相关系数矩阵与单位矩阵有显著差异。
同时，KMO值为0.860，根据Kaiser给出了KMO 度量标准可知原有变量适合进⾏因⼦分析。
2.提取因⼦⾸先进⾏尝试性分析。
根据原有变量的相关系数矩阵，采⽤主成分分析法提取因⼦并选取特征根值⼤于1的特征根。
表1-2（a）因⼦分析的初始解（⼀）表1-2（a）显⽰了所有变量的共同度数据。
第⼀列是因⼦分析初始解下的变量共同度，表明对原有6个变量如果采⽤主成分分析法提取所有特征根（6个），那么原有变量的所有⽅差都可被解释，变量的共同度均为1。
第⼆列是在按指定提取条件提取特征根时的共同度。
可以看到，所有变量的绝⼤部分信息（⼤于84%）可被因⼦解释，这些变量的共同度均较⾼，变量的信息丢失较少，只有交通运输这个变量的信息丢失较多（近20%），因此本次因⼦提取的总体效果不理想。
重新指定特征根的标准，指定提取两个因⼦，结果如下：表1-2（b）因⼦分析的初始解（⼀）表1-2（c）因⼦解释变量原有变量总⽅差的情况表1-2（c）中，第⼀列是因⼦编号，第⼆列到第四列（第⼀组数据项）描述了初始因⼦解的情况，第五列到第七列（第⼆组数据项）描述了因⼦解的情况。
spss统计分析课程论文范文（2）
spss统计分析课程论文范文(2)统计分析论文篇1浅谈统计分析在企业中的运用[摘要]统计分析是运用统计方法与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动，是整个统计工作中的重要组成部分，在企业中发挥着巨大的作用，也是企业制定生产计划、发展战略与规划的主要依据。
[关键词]统计分析企业发展一、统计分析的概述及其特点1.统计分析的概述统计分析是指运用统计方法及与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动。
它是继统计设计、统计调查、统计整理之后的一项十分重要的工作，是在前几个阶段工作的基础上通过分析从而达到对研究对象更为深刻的认识。
它又是在一定的选题下，集分析方案的设计、资料的搜集和整理而展开的研究活动。
系统、完善的资料是统计分析的必要条件。
2.统计分析的特点运用统计方法、定量与定性的结合是统计分析的重要特点。
随着统计方法的普及，不仅统计工作者可以进行统计分析，各行各业的工作者都可以运用统计方法进行统计分析。
只将统计工作者参与的分析活动称为统计分析的说法严格说来是不正确的。
提供高质量、准确而又及时的统计数据和高层次、有一定深度、广度的统计分析报告是统计分析的产品。
从一定意义上讲，提供高水平的统计分析报告是统计数据经过深加工的最终产品。
(1)运用统计方法:统计方法是以总体现象的数量关系为对象的一类特殊科学研究方法的总称，从运用的角度可分为经验方法和数学方法。
经验方法是指人们长期的统计实践经验相关的方法。
在统计分析中常用的数量比较法、分组分析法、指数及因素分析法等就属于这一类。
对于这一类方法如能正确运用，可以提高统计分析的科学性。
(2) 定量与定性的结合：统计分析面对的不是抽象的数字，而是在定性分析的前提下。
通过其数量表现对研究对象进行认识。
因此，熟悉和掌握与研究对象有关的知识是十分必要的。
二、统计分析在企业中的运用统计分析在一个企业的运转中发挥着举足轻重的作用。
从统计认识的全过程来看，通过统计设计、调查和初步整理所取得的统计资料，可以对客观现象总体的数量特点取得一定的认识。
spss统计分析课程论文范文
spss统计分析课程论文范文SPSS软件是“统计产品与服务解决方案”软件，是数据统计分析的一个重要的工具。
下文是店铺为大家整理的关于spss统计分析论文的范文，欢迎大家阅读参考!spss统计分析论文篇1统计分析软件SPSS的特点和应用分析【摘要】通过文献资料法，介绍了统计分析软件SPSS的特点，并通过实例：用非参数检验中的两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)进行分析，对该软件的应用做了详细的介绍，旨在为学习SPSS软件的人们提供参考。
【关键词】统计分析软件;SPSS;独立样本;非参数检验一、前言统计分析软件SPSS是一款统计产品与服务解决方案的软件，其全称为“统计产品与服务解决方案(Statistical Product and Service Solutions)”。
该软件是一款在统计中应用很广的统计分析软件，目前在各专业毕业论文经常可以看到它的身影，其应用范围广、方便快捷等特点吸引着众多的爱好者。
本文通过对统计分析软件SPSS的功特点进行介绍，通过举例用非参数检验中的两个独立样本的检验(Test for Two Independent Sample)进行分析，对该软件的操作用做了详细的介绍，为学习SPSS软件的人们提供参考。
二、SPSS软件的特点(一)操作简便SPSS软件的界面非常友好，除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外，大多数操作可通过鼠标拖曳、点击“菜单”、“按钮”和“对话框”来完成。
(二)编程方便具有第四代语言的特点，告诉系统要做什么，无需告诉怎样做。
只要了解统计分析的原理，无需通晓统计方法的各种算法，即可得到需要的统计分析结果。
对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。
因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。
(三)功能强大具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能。
论文写作中如何运用SPSS进行统计分析
论文写作中如何运用SPSS进行统计分析在当今科学研究领域，统计分析在论文写作中扮演着重要的角色。
而SPSS （Statistical Package for the Social Sciences）作为一种常用的统计分析软件，被广泛应用于各个学科领域。
本文将探讨如何在论文写作中运用SPSS进行统计分析，并提供一些实用的技巧和建议。
首先，进行统计分析之前，研究者需要明确研究目的和研究问题。
这将有助于确定所需的统计方法和分析流程。
例如，如果研究目的是比较两个或多个样本之间的差异，那么t检验或方差分析可能是合适的选择。
如果研究目的是探索变量之间的关系，那么相关分析或回归分析可能更适用。
其次，在使用SPSS进行统计分析之前，研究者需要准备好数据集。
数据集应该包含所有需要分析的变量，并且数据应该是完整和准确的。
此外，为了方便分析，数据应该以适当的格式输入到SPSS中，例如将分类变量编码为数值。
一旦数据集准备好，研究者可以开始进行统计分析。
SPSS提供了丰富的统计方法和功能，可以根据具体的研究问题选择合适的分析方法。
例如，如果要进行描述性统计分析，可以使用SPSS的频数分析或描述性统计功能。
如果要进行推断性统计分析，可以使用SPSS的t检验、方差分析、相关分析、回归分析等功能。
在进行统计分析时，研究者还需要注意一些细节。
首先，应该仔细选择合适的统计指标和参数估计方法。
不同的指标和方法可能会得出不同的结果，因此需要根据研究问题和数据特点进行选择。
其次，应该进行适当的数据清洗和处理。
如果数据中存在异常值或缺失值，需要进行相应的处理，以保证分析结果的准确性和可靠性。
此外，还应该进行合理的样本大小估计，以确保统计分析的效果和可靠性。
除了进行基本的统计分析外，SPSS还可以进行高级的数据分析和建模。
例如，可以使用SPSS的因子分析功能进行变量降维和分类，可以使用SPSS的聚类分析功能进行样本聚类和分类，可以使用SPSS的结构方程模型功能进行模型拟合和验证等。
spss论文
统计计算及软件应用课程论文题目SPSS在成绩分析中的应用班级金融12学号38姓名陈为德二〇一五年六月二十日SPSS在成绩分析中的应用陈为德(丽水学院商学院，浙江丽水323000 )摘要:为动物科学研究中的数据处理,介绍一个实用软件工具. SPSS是目前国际最流行并具有权威性的统计分析软件之一,利用SPSS统计软件进行数据分析处理具有简单、方便、快速、准确等特点.就SPSS主要窗口功能、数据文件建立和数据转换等方面内容做一简介,以满足广大畜牧兽医研究工作者对科研数据处理要求.关键词:SPSS,统计,软件Application of SPSS in the result analysisChen WeiDe（College of Science，Lishui University，Lishui Zhejiang 323000，China）Abstract:This article is mainly to give an introduction of the application of the software SPSS1210 in animal science. It includes several useful statistical processing methods such as Sample Test, Compare Means, Analysis of Variance, Regression Analysis, Partial Correlation Analysis, Curve Estimation, etc.Key words:SPSS; statistical analysis; software一.引言：SPSS (Statistical Package for the Social Science)软件是世界上著名的统计分析软件之一, 2000年，SPSS公司由于产品升级及业务拓展的需要,将其产品正式更名为SPSS (statistical product and service so-lutions),即统计产品与服务解决方案.它和SAS (Statistical Analysis System)和BMDP (BiomedicalComputer Program)并称为国际上最有影响的3大统计软件. SPSS名为社会学统计软件包,但它在社会科学,自然科学的各个领域都能发挥巨大作用,并已经应用于经济学,生物学,教育学,心理学,医学,金融等各个领域. SPSS 1210功能强大,应用广泛,并且易学易用, SPSS提供用户图形界面(graphical user interface, GUl)窗口环境,在屏幕上清晰显示各类分析选项,并具备完整的下拉式菜单(pul-l down menus)及对话框(dialogue box),用户界面非常友好,其操作具有和其他Windows应用软件相同的特点.最显著的特点是使用菜单和对话框操作方式,绝大多数操作过程仅靠鼠标击键即可完成,易于操作,因而成为非统计专业人员应用最多的统计软件,为提高广畜牧兽医人员的科研水平,特别是应用统计软件处理科研资料的水平,以SPSS 1210为对象,对其进行简要介绍.二.spss软件的功能和基础操作：spss软件的3大功能：数据编辑窗(Data Editor),结果输出窗(Output Navigator)和语句编辑窗(Syntax Editor)。
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《应用统计学》课程论文（2011学年01学期）SPSS在信用卡消费调查中的应用学生姓名学号院系工学院专业工程管理班级工管完成日期2011年12月04日SPSS在信用卡消费调查中的应用X X绍兴文理学院工程管理摘要：本文通过消费者的年收入、家庭人口和每年使用信用卡支付的金额数据，利用SPSS软件提供的散点图、相关系数分析、回归分析对数据进行了深入的分析，再把分析结果进行预测，最后根据预测结果来进行控制调整。
关键词：信用卡；消费;SPSS分析引言消费是社会生产的重要环节，是社会经济活动的出发点和归宿，消费结构的状况不仅反映社会经济发展的水平，又涉及到社会经济诸多方面，近年来，随着社会经济、计算机技术和信息技术的发展，商业领域越来越活跃，消费者除了用现金和个人支票支付外，信用卡支付方式越来越被广泛的采用。
通过信用卡的使用状况，分析各相关因数的关系，利用SPSS软件提对数据进行了深入的分析。
1 抽样调查基本情况研究人员分层抽样的方法从收集的资料中随机抽取50位消费者的年收入、家庭人口和每年使用费信用卡支付的金额数据，用于统计分析。
通过调查消费者的消费特征，此特征可以用来预测用户使用信用卡的支付金额的消费特征。
信用卡消费调查数据见附录。
2 SPSS中的统计分析SPSS作为统计分析工具，理论严谨、内容丰富，具有数据管理、统计分析、趋势研究、制表绘图、文字处理等功能。
其中的统计分析功能包括从基本描述统计、推断统计到聚类分析、因子分析等多元统计分析方法。
本文主要利用其中的散点图、相关系数分析、回归分析对相关信息进行统计分析，而基本描述统计功能就不再做介绍。
2.1 散点图散点图用于表现测量数据的原始分布状况，可从点的位置判断测量值的高低、大小、变动趋势或变化范围，在相关与回归分析中，侧重于使用散点图来直观的观察和判断变量之间的关系，据此判断变量之间协变关系的类型。
具体创建过程是利用在三维空间中绘制出2个或3个变量确定的点，然后通过这些点的分布特征来显示数据的分布特征。
散点图有五种类型：简单散点图（Simple Scatterplot）重叠散点图（Overlay Scatterplot）散点图矩阵（Scatterplot Matrix）三维散点图（3-D Scatterplot）散点∕圆点图（Scatter/Dot）2.2 相关系数分析（1）相关分析相关分析就是从数量的角度出发，精确界定变量之间的关系，把变量之间的关联的紧密程度用数量方法予以反映，即相关系数；相关系数大说明变量之间的关联程度高，相关系数小说明变量之间的关联比较松散。
相关系数是测定变量之间线性相关程度和方向的代表性指标。
其特点表现在：参与相关分析的两个变量是对等的，不分自变量和因变量，因此相关系数只有一个，计算相关系数的两个变量都是随机变量。
相关系数有Pearson相关系数、Spearman和Kendall's tua-b等级相关系数。
（2）偏相关分析在实际问题中，事物之间的联系往往比较复杂，一个结果往往是受到多种因素相互综合作用产生的。
在多变量的情况下，变量之间的的相关系复杂。
偏相关分析是指在对其他变量的影响进行控制的条件下，分析多个变量中两个变量之间的线性相关程度。
偏相关分析的工作是计算偏相关系数，计算偏相关系数时需要掌握多个变量的数据，一方面考虑多个变量之间可能产生的影响，另一方面又采用一定的方法控制其他变量，专门考察两个特低昂变量的净相关关系。
由于变量之间穿在错综复杂的关系，因此偏相关系数与济南单的相关系数与简单的相关系数在数值上可能相差很大，有时甚至符号都相反，一般偏相关系数更能反映现象之间的真实关系。
2.3 线性回归分析回归分析是从一组样本数据出发，确定变量之间的数学关系式，对这些关系式的可信程度进行各种统计检验，并从影响某一特定变量的诸多变量中找出哪些变量影响显著，哪些不显著。
然后利用所求得关系式根据一个或几个变量的取值来预测或控制另一个特定变量的取值，并给出这种预测或控制的精度。
回归分析按照经验公式的函数类型可以分为线性回归和非线性回归。
若回归分析的经验公式是线性函数，则称为线性回归；若回归分析的经验公式是非线性函数，则称为非线性回归。
按自变量的个数可以将回归分析分为一元回归和多元回归。
一元回归是自由一个自变量的回归分析。
有两个或两个以上的自变量的回归分析称为多元回归。
按自变量和因变量的类型回归分析分为一般的回归分析、含有哑变量的回归分析和Logistic回归分析。
一般的回归分析自变量和因变量都是定量变量。
若因变量是定性变量的回归分析，则称为Logistic回归。
3 SPSS在消费特征调查中的应用3.1 创建SPSS数据文件将信用卡消费调查数据保存在xykxf.sav中该数据文件的变量、类型及其标签如图1所示：图1 数据文件xykxf.sav的变量、类型及其标签3.2 绘制散点图通过散点图可以观察变量之间的关系，从而决定拟合模型的类型。
启动SPSS，读入数据后：（1）打开对话框。
点击Graphs→Scatter/Dot系统弹出一个对话窗口，选择Scatterplot Matrix，单击Define进入Scatterplot Matrix对话框。
（2）选择矩阵变量。
把变量“年收入”、“家庭人口”、“消费金额”移到Matrix Variables。
（3）选择图形标题。
在对话框中单击Titles，在Titles中修改散点图矩阵的标题“消费特征的散点图”，单击Continue。
（4）单击Scatterplot Matrix对话框中的OK，得到绘制的散点图矩阵图，即图2。
图2 消费特征的散点图从图2可以看出，家庭人口、年收入与信用卡消费金额成比较明显的线性关系。
3.3 相关系数分析通过变量之间的相关性分析，初步了解销售额与哪些因素相关性高，各种提高销售措施之间是否有高度的相关性或可替代性，以及为后续回归分析的变量纳入方式提供参考依据。
操作步骤如下：（1）单击Analyze→Correlate→Partial，把变量“消费金额”、“年收入”移到Variables，把变量“家庭人口”移到Controlling。
（2）单击Options，参数选项如图3。
单击Continue，返回Partial Correlations对话框。
图3 Options对话框（3）单击OK按钮，得到相关分析结果如图4、图5。
图4 偏相关的描述性统计量图5 偏相关的分析结果从图4可知，50位消费者通过信用卡消费的平均的额度为3964.06元，年平均为43480元，家庭人均为3人。
从图5的分析结果初步可知，信用卡消费金额与家庭人口、年收入较显著，对应的显著水平都远小于0.01。
3.4 回归分析建立回归模型，进一步研究信用卡消费金额与家庭人口、年收入的关系，并利用预测结果来控制调节信用卡的市场营销策略。
操作步骤如下：（1）单击Analyze→Regression→Linear，把Linear Regression对话框左侧列表中选择变量“消费金额”使之进入Dependent；选择变量“家庭人口”和“年收入”，使之进入Independent(s)；根据偏相关系数，在Method下拉框中选择Enter选项，使其他选项框为默认值。
（2）单击Statistics按钮，弹出“线性回归统计量”窗口，选中复选框Estimates、Model fit和Collinearity diagnostics，单击continue返回Linear Regression对话框。
（3）单击OK，得到结果如图6~10所示。
图7 模型模拟合度检验图8 方差分析表图9 回归分析结果（1）根据相关分析结果，认为信用卡消费金额与家庭人口、年收入相关性高，所以采用所有变量强行进入模型的方法。
（2）对模型模拟合度进行检验，进入模型的变量其调整的决定系数（Adjusted R Square）为0.818。
可见模型的拟合效果很理想。
（3）对模型进行方差分析。
回归模型的Sig.值为0，说明该模型有显著的统计意义。
（4）对模型的回归分析结果和共线性检验结果可知，未标准化时本例的拟合结果为：Y=1304.905+0.033x1+356.296x2常数项和自变量系数的Sig.值为0，模型中不存在共线问题。
检验结果是显著的。
该模型的拟合程度很高，可以用来预测。
4 结果分析回归分析在数据挖掘中主要有预测和控制两大功能，通过对已知训练数据进行回归分析的出经验公式，利用经验公式就可以在已知变量的情况下，预测因变量的取值。
实际问题中往往是根据预测结果来进行控制调整。
本案例中，根据50为消费者的年收入、家庭人口和每年石油信用卡支付的金额数据得到经验公式为：Y=1304.905+0.033x1+356.296x2经验公式可以预测：在其他条件不变的情况下，家庭人口每增加1人，信用卡支付的金额将增加356.296元；收入每增加1000元，信用卡支付金额将增加33元。
因此，针对此地区的消费者，家庭人口的数量对信用卡支付的金额影响较大。
若要推行信用卡消费，其目标用户的首选是家庭人口较多的用户。
附录信用卡消费调查数据参考文献：[1] 孙艳玲, 何源, 等. 2010. SPSS 统计分析 北京:人民邮电出版社 [2] 马庆国主编. 2005. 应用统计学 北京:科学出版社[3] 范大茵，陈永华. 1996. 概率论与数理统计. 杭州:浙江大学出版社[4] 郭志刚等. 1999. 社会统计分析方法：SPSS 软件应用. 北京:中国人民大学出版社 [5] 卢纹岱. 2000. SPSS for Windows 统计分析. 北京:电子工业出版社 [6] M.费史. 1962. 概率论及数理统计. 王福保译. 上海:上海科学技术出版社年收入 （元） 家庭人口（人）消费金额（元） 年收入 （元） 家庭人口（人）消费金额（元） 54000 3 4016 41000 7 4828 30000 2 3159 23000 6 4127 32000 4 5100 51000 3 4110 50000 5 4742 25000 3 4208 31000 2 1864 48000 4 4219 55000 2 4070 27000 1 2477 37000 1 2731 33000 2 2514 40000 2 3348 65000 3 4214 66000 4 4764 63000 4 4965 54000 6 5573 42000 6 4412 30000 1 2583 62000 3 4705 48000 2 3866 64000 2 4157 34000 5 3586 22000 3 3579 67000 4 5037 29000 4 3890 50000 2 3605 39000 2 2972 67000 5 5345 35000 1 3121 55000 6 5370 39000 4 4183 52000 2 3890 54000 3 3730 21000 2 2448 27000 2 2921 44000 1 2995 26000 7 4603 37000 5 4171 61000 2 4273 62000 6 5678 30000 2 3067 21000 3 3623 22000 4 3074 55000 7 5301 46000 5 4820 42000230206600045149[7] 马庆国. 2002. 管理统计:数据获取、统计原理、SPSS工具与应用研究. 北京:科学出版社[8] 张寿,于清文. 1984. 计量经济学, 上海:交通大学出版社。